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实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansiblepuppetsaltstack主流的三种。ansible自动化运维工具被红帽收购阿里巴巴在用saltstackpython开发。

Canal简介Canal是基于MySQL数据库增量日志解析的工具，主要用于增量数据的订阅和消费。Canal主要用途基于MySQL数据库增量日志解析详细功能：实时解析MySQL的二进制日志（Binlog）。捕获数据库中的所有增量变更，如插入、更新和删除操作。使用场景：适用于实时监控数据库变化的应用，比如数据复制、数据备份或实时数据分析等。提供增量数据订阅和消费服务

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

前期准备：在linux上安装nginx，我用的是腾讯云centos7服务器，具体的安装过程可以到腾讯云的开发者实验室里体验，自己先试试水。修改nginx.conf配置文件，我用到的修改只是以下的部分。1.端口号2.项目的存放位置server{listen8088default_server;#访问的端口号。listen[::]:8088default_server;server_name_;#ro

文章目录K8S的优势核心架构角色与功能集群图例K8S的优势能管理大量跨主机容器快速部署应用快速扩展应用无缝对接新的应用节省资源，优化硬件资源的使用核心架构master（管理节点）node（计算节点）images

Kubernetes核心组件Kubernetes定义了一组构建块，它们可以共同提供部署、维护和扩展应用程序的机制。组成Kubernetes的组件设计为松耦合和可扩展的，这样可以满足多种不同的工作负载。

对系统环境有一些要求，仅可运行于Linux和Mac环境下，但由于Docker虚拟化技术的发展，在Windows下也可以通过DockerforWindows来作为运行环境，通常来说Mac环境下，我们更推荐本地环境部署

Kubernetes集群搭建与管理Kubernetes（简称K8s）是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。

该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：Node.js+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：Express框架+Node.js+Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是Nodejs最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可

在配置githubactions自动部署前端项目到服务器上时，登录服务器使用的是秘钥登录。

文章目录1、Spark的由来1.1Hadoop的发展1.2MapReduce与Spark对比2、Spark内置模块3、Spark运行模式3.1Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用运行模式

1.引言容器化技术的快速发展给软件开发和运维带来了革命性的变化，Docker作为这一领域的领军者，已经成为软件开发和部署流程中的重要工具。

目录Redis主从复制Redis主从复制简介Redis主从复制的作用Redis主从复制流程搭建Redis主从复制master节点slave节点验证哨兵故障转移机制部署哨兵Redis集群作用数据分区高可用

随着微服务的不断发展，docker在微服务的部署中也占着不可缺少的角色，有这样一种场景，需要将服务器上的若干个最新的镜像打成tar.gz做一个备份或者异地部署。

加上原来化工产业部原来建设的信息系统大多部署困难，升级麻烦，扩展性差等

申请到了校图书馆的考研专座，决定暂时放弃就业，先准备考研，买了数学和408的资料书3月9日-3月13日，因疫情原因，宿舍区暂封，这段时间在准备考研，发现内容特别多3月13日-3月19日，大部分时间在刷Hadoop

在本篇博客中，我们将详细介绍如何将一个React应用部署到Nginx上，并探讨在部署过程中可能遇到的常见错误及其解决方案。部署步骤1.准备React应用首先，确保你已经创建了一个React应用。

HBase是GoogleBigtable的开源实现，它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统，利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。

本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的

部署mysql之前我们需要先了解一个概念有状态服务。这是一种特殊的服务，简单的归纳下就是会产生需要持久化的数据，并且有很强的I/O需求，且重启需要依赖上次存储到磁盘的数据。

一、虚机准备192.168.40.174192.168.40.174192.168.40.176二、下载docker-compose离线安装docker及docker-compose_docker-compose离线安装-CSDN博客三、docker-compose.yml文件按docker-compose文件启动，minio的api端口为9000，控制台端口为9001174version:"3"

1、节点情况建议：minio节点数最好4节点以上，nginx独立部署在其他服务器。

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

今日作业：1.pipeline实现流程：拉取代码-->编译-->部署测试-->发送测试通知-->确认是否部署-->部署服务-->发送部署结果通知pipeline{agentanyparameters{gitParameterbranch

环境-Rocky-Linux8.6安装部署Ansible#安装ansible[root@harboransible]#dnfinstall-yansible-core#查看安装信息[root@harboransible

目录环境安装Ansibleaptinstallmarkupsafeerror配置Ansible创建个人目录ansible.cfghosts测试Ansibleping批量执行自定义命令环境Ubuntu20.04安装Ansibleaptinstallsudoaptinstallansiblemarkupsafeerror安装成功后，尝试运行ansible，部分环境下会有如下报错：ubuntu@ubun

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.ID

机器环境介绍1.1.机器信息介绍IPhostnameapplicationCPUMemory192.168.204.129k8s-master01etcd，kube-apiserver，kube-controller-manager，kube-scheduler,kubelet,kube-proxy,containerd2C4G192.168.204.130k8s-worker01etcd，kub

使用SAM2进行视频分割本笔记本展示了如何使用SAM2在视频中进行交互式分割。它将涵盖以下内容：在帧上添加点击以获取和细化masklets（时空掩码）在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型预测，_masklet_指代整个视频中的时空掩码。如果使用Jupyter在本地运行，请首先根据安装说明在您的环境中安

前言之前写过一篇《linux下性能测试监控平台InfluxDB+Grafana+Jmeter的搭建》，后来在应用中发现，在linux下部署多个原生服务组合使用时移植性较差，每次更换一台linux机器都需要重新搭建所有的服务

【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime

、SpringBoot简介与环境搭建1.1SpringBoot简介SpringBoot是一种基于Java的开源框架，由PivotalSoftware开发，旨在简化新Spring应用程序的初始化、配置和部署过程

Linux下使用Docker安装MinIO1.拉取MinIO镜像dockerpullminio/minio2.创建挂载目录mkdir-p/opt/minio/datamkdir-p/optl/minio/config3.检查端口占用sudolsof-i:9000...4.启动MinIO容器dockerrun--nameminio\#容器名称-p9010:9000\#映射主机端口9010到容器端口9

使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤：一、准备工作1.系统要求-操作系统：常见的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）或Windows（通过WSL）。

一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven

最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理

在AI技术领域，如何调用和部署大语言模型（LLM）是一个常见的需求。

AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。本文将探讨AI算法分析的三种主要部署方式：本地计算、边缘计算和云计算，并详细分析它们的优劣性。

由于k8s的无状态service通常部署在多个POD中，实现多实例面向高并发。

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本地部署本地开发调试过程中，我通常是这样启动Fastapi服务的在终端中运行：uvicornmain:app--host0.0.0.0--port80当然，也可以python脚本启动：importuvicorn​uvicorn.run

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长安链使用sdk_config.yml的形式来引入用户的各种证书文件，但是打成jar包部署在服务器上会提示找不到文件。

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。

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